简介
来自哈佛大学医学院的Marinka Zitnik等概述了AI代理如何通过利用大型语言模型（LLMs）和机器学习（ML）来增强生物医学发现的潜力。这些AI代理可以分解复杂的生物研究任务，提出假设并与各种工具交互。与传统AI仅限于静态数据分析不同，这些AI代理能不断适应并集成人类输入，以提高效率和创新能力。
关键观点
1. AI代理的能力：AI代理可以管理大数据集、识别模式、生成假设并简化重复性任务。它们被设想为结合了人类专业知识和AI分析能力的合作伙伴，可在细胞模拟、表型控制和治疗开发等领域创新。
2. 使用先进的AI模型：这些代理使用LLMs和生成模型并结合反馈，能够进行对话和协作。它们利用多模态数据，将文本、视觉和结构数据综合处理，以增强预测能力和对生物现象的理解。
3. AI代理的模块化结构：作者提出了多代理系统，其中AI代理专注于不同的生物医学任务，像跨学科研究团队一样协同工作。这些模块化代理能够在动态研究环境中进行头脑风暴、分析、实验和合理决策。
4. 自主水平：AI代理根据不同的自主水平进行分类，从基本助手到具备提出并测试新假设的科学家级别。这种模块化设计是其适应性和跨领域生物医学研究中相关性的关键。
5. 伦理和实践考虑：AI代理的部署还带来伦理问题，包括滥用和对科学严谨性的依赖。AI代理的研究流程应纳入保障措施，以防止潜在的风险和滥用。
结论
AI代理有望通过增强研究人员的能力，推动生物医学研究的革新，使他们能够驾驭生物数据的复杂性。它们为更高效、更具洞察力和更动态的研究实践提供了一条途径，弥合了人类创造力和计算能力之间的差距。
含义
这种向AI支持的研究转变可能会加快基因组学、药物开发和细胞生物学等领域的发现。作者建议，随着这些AI代理的演变，它们不会取代人类研究人员，而会成为不可或缺的伙伴，加速进步的同时保持科学的完整性。
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参考文献
Shanghua Gao et al. Empowering biomedical discovery with AI agents. Cell. 2024
